Menedżerowie potrzebują informacji, aby ocenić, co dzieje się w zewnętrznym i wewnętrznym środowisku organizacji. Analiza regresji jest jednym z modeli ilościowych wykorzystywanych przez menedżerów do badania zachowania kosztów półzmiennych i oddzielania elementów stałych i zmiennych. Menedżerowie wolą technikę analizy regresji od innych modeli, takich jak wykresy high-low i scatter, ze względu na ogólną wyższość wyników.
Dokładność wyników
Analiza regresji pozwala menedżerom na ustanowienie obiektywnych miar relacji między zmiennymi niezależnymi i zależnymi, a nie wyłącznie za pomocą osobistego osądu. Zwykle prowadzi to do uzyskania dokładniejszych informacji, które są bardziej wiarygodne w podejmowaniu decyzji, a inne strony mogą empirycznie przetestować wyniki przy użyciu tych samych lub oddzielnych danych, nie powodując osobistych opinii.
Narzędzia oceny
Gdy zarząd uzyskuje wyniki modeli regresji elektronicznie, większość komputerów, z których korzystają, ma pakiety oprogramowania, które dostarczają kilka statystyk, takich jak statystyki R-kwadrat i statystyki t-studenta. Obie statystyki pomagają menedżerom w określeniu dokładności prognoz, a tym samym poziomu wiarygodności wyników, które uzyskali przy użyciu równań regresji.
Korzystanie z wielu zmiennych
Modele analizy regresji wielokrotnej umożliwiają menedżerom testowanie kilku niezależnych zmiennych, które mogą wyjaśniać różne rzeczy dotyczące zmiennej zależnej. Chociaż jest skomplikowany, menedżer może testować wszystkie czynniki, które według niego mają wpływ na daną zależną zmienną. Jest to odmienne od innych gorszych modeli, które dopuszczają tylko jedną niezależną zmienną. Dzięki zastosowaniu wielu zmiennych poprawiono również dokładność prognozowania.
Dane wejściowe dla nowych trendów zarządzania
Analiza regresji dostarcza potrzebnych danych wejściowych do technik kosztowych i zarządzania opartych na kosztach działań. Techniki te opierają się na wiedzy, jakie czynności lub transakcje powodują pozyskanie i wykorzystanie zasobów. Teoria ograniczeń zachęca menedżerów do analizowania przepustowości na rzadkie zasoby w ramach radzenia sobie z dynamicznym środowiskiem zmieniających się ograniczeń. Analiza regresji pozwala menedżerom ustalić cel.
